BLEU ქულა არის ფართოდ გამოყენებული მეტრიკა მანქანური თარგმანის მოდელების მუშაობის შესაფასებლად. ის ზომავს მსგავსებას მანქანით შექმნილ თარგმანსა და ერთ ან მეტ საცნობარო თარგმანს შორის. AutoML Translation-ით გაწვრთნილი მორგებული თარგმანის მოდელის კონტექსტში, BLEU ქულას შეუძლია მოგაწოდოთ ღირებული ინფორმაცია მოდელის გამომუშავების ხარისხისა და ეფექტურობის შესახებ.
იმის გასაგებად, თუ როგორ გამოიყენება BLEU ქულა, მნიშვნელოვანია, პირველ რიგში გავიგოთ ძირითადი ცნებები. BLEU ნიშნავს Bilingual Evaluation Understudy-ს და ის შეიქმნა, როგორც ავტომატური თარგმანის ხარისხის ავტომატურად შეფასების საშუალება, მათი შედარებით ადამიანის მიერ შექმნილ საცნობარო თარგმანებთან. ქულა მერყეობს 0-დან 1-მდე, უფრო მაღალი ქულა მიუთითებს უკეთეს თარგმანზე.
AutoML Translation არის Google Cloud AI პლატფორმის მიერ შემოთავაზებული მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მოამზადონ მორგებული თარგმანის მოდელები საკუთარი მონაცემების გამოყენებით. მოდელის მომზადების შემდეგ, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას ახალი შეყვანის ტექსტის თარგმანებისთვის. BLEU ქულა შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამ თარგმანის ხარისხის შესაფასებლად.
BLEU ქულის გამოსათვლელად, მოდელის მიერ გენერირებული თარგმანი შედარებულია ერთ ან მეტ საცნობარო თარგმანთან. შედარება ემყარება n-გრამებს, რომლებიც n სიტყვის მიმდებარე თანმიმდევრობას წარმოადგენს. BLEU ქულა ითვალისწინებს არა მხოლოდ n-გრამების სიზუსტეს მოდელის გენერირებულ თარგმანში, არამედ მათ არსებობას საცნობარო თარგმანებში. ეს ხელს უწყობს თარგმანების ადეკვატურობისა და სრულყოფილების აღქმას.
მოდით ეს მაგალითით ავხსნათ. დავუშვათ, ჩვენ გვაქვს საცნობარო თარგმანი: "კატა ზის ხალიჩაზე". და მოდელი წარმოქმნის შემდეგ თარგმანს: "კატა ზის ხალიჩაზე". ჩვენ შეგვიძლია დავყოთ ეს წინადადებები n-გრამებად:
მითითება: ["The", "cat", "is", "ზის", "on", "the", "mat"] მოდელი: ["The", "cat", "ზის", "on", "მალა"]
ამ შემთხვევაში, მოდელი სწორად თარგმნის n-გრამების უმრავლესობას, მაგრამ გამოტოვებს ზმნის დრო ("is" წინააღმდეგ "ზის"). BLEU ქულა ასახავს ამას თარგმანისთვის უფრო დაბალი ქულის მინიჭებით.
BLEU ქულა შეიძლება გამოითვალოს სხვადასხვა მეთოდების გამოყენებით, როგორიც არის შეცვლილი სიზუსტისა და სიზუსტის ჯარიმა. შეცვლილი სიზუსტე ითვალისწინებს იმ ფაქტს, რომ თარგმანი შეიძლება შეიცავდეს n-გრამის მრავალ შემთხვევას, ხოლო ლაკონური ჯარიმა აჯარიმებს თარგმანებს, რომლებიც მნიშვნელოვნად მოკლეა, ვიდრე საცნობარო თარგმანები.
AutoML Translation-ით გაწვრთნილი მორგებული თარგმანის მოდელის BLEU ქულის შეფასებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ მიიღონ ინფორმაცია მოდელის მუშაობის შესახებ და განსაზღვრონ გაუმჯობესების სფეროები. მათ შეუძლიათ შეადარონ BLEU სხვადასხვა მოდელების ქულები ან გამეორებები, რათა თვალყური ადევნონ პროგრესს და მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები მოდელის შერჩევისა და დაზუსტების შესახებ.
BLEU ქულა არის ღირებული მეტრიკა AutoML Translation-ით გაწვრთნილი მორგებული თარგმანის მოდელების მუშაობის შესაფასებლად. ის უზრუნველყოფს მანქანით გენერირებული თარგმანების ხარისხის რაოდენობრივ საზომს მათი საცნობარო თარგმანებთან შედარების გზით. BLEU ქულის გაანალიზებით მომხმარებლებს შეუძლიათ შეაფასონ თავიანთი მოდელების ეფექტურობა და მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები თარგმანის ხარისხის გასაუმჯობესებლად.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები AutoML თარგმანი:
- რა ნაბიჯებს მოიცავს AutoML Translation-ით მორგებული თარგმანის მოდელის შექმნა?
- როგორ ახდენს AutoML Translation ხიდს უფსკრული თარგმანის ზოგად ამოცანებსა და ნიშურ ლექსიკას შორის?
- რა როლი აქვს AutoML Translation-ს კონკრეტული დომენებისთვის მორგებული თარგმანის მოდელების შექმნაში?
- როგორ შეიძლება მორგებული თარგმანის მოდელები იყოს მომგებიანი სპეციალიზებული ტერმინოლოგიისთვის და ცნებებისთვის მანქანათმცოდნეობის და ხელოვნური ინტელექტის სფეროში?